一种胸痛智能分诊方法及系统

本发明公开了一种胸痛智能分诊方法及系统，涉及智能医疗分诊领域，包括，采集患者病情信息和胸部振动信号，对采集的数据进行标准化处理，提取多模态特征集；将多模态特征集输入胸痛知识图谱，通过BERT语义嵌入模型映射语义特征向量，筛选出图谱子图；基于图谱子图，通过非线性特征关联分析计算病因可能性得分，并使用贝叶斯网络进行关联度优化，获取病因排序列表和推理路径；使用Q－learning强化学习算法，结合胸部振动信号，对病因排序列表进行权重调整并更新推理路径；基于调整后的病因排序列表和推理路径，生成分诊优先级和分诊建议。本发明通过结合多模态数据和Q－learning强化学习算法，实现了精准的分诊优先级排序和个性化的分诊建议生成。